典型文献
配电设备监测信号的压缩感知与设备异常识别
文献摘要：
针对电力物联感知技术推广与智能配电网建设大背景下,配电设备监测信号数据量大及类型繁多的特点,为有效缓解数据的传输及存储压力,提出基于电力物联感知的配电设备监测信号的压缩感知及异常识别算法.首先离线训练阶段中提出基于动态阈值的原子自适应奇异值分解算法,在保证重构精度的同时自适应减少稀疏字典中的原子数量.其次在线工作阶段中根据配电设备实时监测信号的稀疏系数改变矩阵健康阈值,对实时监测信号进行异常识别;正常信号用于字典的在线更新以提升重构精度,对异常信号则确定信号异常区域,对异常区域进行单独的压缩重构以实现对异常区域的精准还原.最后,将该算法与传统K-奇异值分解算法、正交匹配追踪算法进行了对比验证,结果表明该算法稀疏字典原子数量更少、运算速度更快、重构结果的峰值信噪比较大、均方根误差较小,具有更高的重构精度,且在压缩重构信号的同时能够对其进行有效的异常识别.
文献关键词：
性能监测;压缩感知;稀疏字典;稀疏系数矩阵;异常识别
中图分类号：
作者姓名：
王艳;李煜;赵洪山;王龄婕;赵一宇
作者机构：
华北电力大学电气与电子工程学院,保定071003
文献出处：
引用格式：
[1]王艳;李煜;赵洪山;王龄婕;赵一宇-.配电设备监测信号的压缩感知与设备异常识别)[J].高电压技术,2022(01):11-19
A类：
稀疏系数矩阵
B类：
配电设备,设备监测,监测信号,压缩感知,设备异常,异常识别,物联感知,感知技术,技术推广,智能配电网建设,号数,数据量,解数,识别算法,离线训练,训练阶段,动态阈值,奇异值分解算法,稀疏字典,原子数,工作阶段,在线更新,升重,异常信号,异常区域,压缩重构,正交匹配追踪算法,对比验证,峰值信噪比,重构信号,性能监测
AB值：
0.261381
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